Question

我需要根据链表，数组和常量内存使用来创建数据结构。

作为输入，我得到两个数字：N和M.

N表示磁盘上的最大容量，M表示计算机硬盘的最大容量，因此M> N.

所以我需要创建一个程序，将信息从硬盘驱动器“移动”到磁盘上，该程序需要实现以下方法：

插入（数据） - 将数据插入到磁盘上，如果已满，则删除最不重要的数据（*）：最坏情况下的运行时间O（1）。
删除（数据） - 从磁盘锁上删除给定数据 - O（1）

（*）用户可以更改文件重要性。

最大内存使用量为O（M）

到目前为止我做了什么：

我创建了一个“保存”计算机数据的数组[1 ... M]，我创建了一个双向链表，用于存放磁盘上的数据。 [这个想法是：每次将数据添加到磁盘上时，它都会被添加到链表中，我可以使用数组作为索引（/ key）存储直接转到数据。]

我的电脑数据字段：

node firstNode;
node currentNode; 
node[] dataCollection; // Will hold computer hard-drive data

所以我想创建方法用我想添加的数据替换最不重要的数据[所以我可以在插入中使用]，我的代码替换：

public void replace(int leastImportantdata, int insertData){
    node leastImportant = dataCollection[leastImportantdata];
    if (leastImportant.prev!=null) leastImportant.prev.next=dataCollection[insertData-1];
    if (leastImportant.next!=null) leastImportant.next.prev=dataCollection[insertData-1];
    numOfReplacements++;

因此，我的主要问题是在给定这两个“组合”数据结构的情况下找到最不重要的数据，并且仍然保持O（1）的运行时间，特别是当用户决定更改文件重要性时。

假设我们从{4,3,2,1}开始（数字表示重要性）最不重要的数据是1.突然，用户决定将最后一个文件的重要性更改为5，我们得到{4,3 ，2,5}和最不重要的数据是2。

有什么想法吗？

Answer 1

能够找出您需要订单的最不重要的数据到您的列表。

首先想到链表的排序是否重要？您似乎是根据索引获取数据，而不是遍历列表。（如果该顺序很重要，我的答案的其余部分可能不是很有帮助：D）。

这意味着您可以将项目插入到列表中，以便按优先级最低的顺序对它们进行排序，这样只要您引用列表的头部，就可以获得要以恒定性能删除的项目。。

这不幸导致插入的复杂性上升。要解决此问题，您可以使用该优先级保留链接列表中最后一个（可能是第一个）文件的优先级映射。

使用此地图，您应该能够立即找出需要插入新文件的位置，从而获得持续的性能。

所以，如果您有3个文件P（A）= 1，P（B）= 3，P（C）= 3，您的地图将看起来像1-（A，A）3-＆gt;（B ，C）说如果你想插入优先级为1的另一个文件，它应该在A之后，如果你想插入一个优先级为2的文件，它应该在B之前。

显然，我假设这里有一些可能的优先级，并且使用的优先级之间没有差距。（这需要搜索）

希望这有帮助

Answer 2

我对解决问题的建议如下：

定义节点类以实现Comparable接口。
将数据集实现为跳过列表 - 您可以使用ConcurrentSkipListMap来执行此操作。

使用SkipList实现可以确保条目按其重要性排序。

根据Java API doc - 此类（ConcurrentSkipListMap）实现SkipLists的并发变体，为containsKey，get，put和remove操作及其变体提供预期的平均log（n）时间成本。

通常，实现允许项目查找的效率与平衡二叉搜索树（即number of probes proportional to log n instead of n）相当。

最后在SkipList上查看 [here]以及如何编写自己的实现。

使用O（1） - java的运行时查找最小数字

2 个答案: